SlicerRT: Radiation therapy research toolkit for 3D Slicer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Interest in adaptive radiation therapy research is constantly growing, but software tools available for researchers are mostly either expensive, closed proprietary applications, or free open-source packages with limited scope, extensibility, reliability, or user support. To address these limitations, we propose SlicerRT, a customizable, free, and open-source radiation therapy research toolkit. SlicerRT aspires to be an open-source toolkit for RT research, providing fast computations, convenient workflows for researchers, and a general image-guided therapy infrastructure to assist clinical translation of experimental therapeutic approaches. It is a medium into which RT researchers can integrate their methods and algorithms, and conduct comparative testing. METHODS: SlicerRT was implemented as an extension for the widely used 3D Slicer medical image visualization and analysis application platform. SlicerRT provides functionality specifically designed for radiation therapy research, in addition to the powerful tools that 3D Slicer offers for visualization, registration, segmentation, and data management. The feature set of SlicerRT was defined through consensus discussions with a large pool of RT researchers, including both radiation oncologists and medical physicists. The development processes used were similar to those of 3D Slicer to ensure software quality. Standardized mechanisms of 3D Slicer were applied for documentation, distribution, and user support. The testing and validation environment was configured to automatically launch a regression test upon each software change and to perform comparison with ground truth results provided by other RT applications. RESULTS: Modules have been created for importing and loading DICOM-RT data, computing and displaying dose volume histograms, creating accumulated dose volumes, comparing dose volumes, and visualizing isodose lines and surfaces. The effectiveness of using 3D Slicer with the proposed SlicerRT extension for radiation therapy research was demonstrated on multiple use cases. CONCLUSIONS: A new open-source software toolkit has been developed for radiation therapy research. SlicerRT can import treatment plans from various sources into 3D Slicer for visualization, analysis, comparison, and processing. The provided algorithms are extensively tested and they are accessible through a convenient graphical user interface as well as a flexible application programming interface.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,030 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».